一、概述与全链路 RAG（检索增强生成）：用户提问 → 检索知识库相关片段 → 注入 Prompt → LLM 基于真实数据生成。解决知识截止、幻觉、无法访问私有数据。 Naive RAG（检索-拼接-生成）→ Advanced RAG（Query 改写、混合检索、Rerank）→ Modular RAG（可插拔模块、Agent 动态决策） 文档 → Chunking → Embedding → 向量数据库 用户查询 → Query改写 → 向量化 → 混合检索 → Rerank → Prompt → LLM生成  二、文档处理（Chunking + Metadata） 切分策略    策略 ...

这些题刷完能不能拿五千一个月

好贵啊海淀这边

这家公司是通过电话直接沟通约面试，通过后HR用企业微信加微信一面：4.16 时长30min （听声音感觉是一个挺年轻的小姐姐，没有开摄像头）Vue2和Vue3的区别什么是闭包，闭包可以做什么防抖和节流的区别是什么Axios封装，异常是怎么处理的，是封装在里面还是单独拿出来的优化是怎么做的docker部署时怎么降低包的体积有没有用过CC Gemini等AI工具只会看AI生成的页面效果吗 会看实际代码吗为什么不去大厂，或者中厂还有一些可能遗忘了，无非也是一些八股反问：技术栈 答：主要是Vue二面：4.21 时长30min前面是项目拷打然后后面主要是考察对行业变化捕捉是否灵敏吧问了打包构建工具，然后...